Domande taggate «hypothesis-testing»

Il test di ipotesi valuta se i dati sono incoerenti con una determinata ipotesi piuttosto che essere un effetto di fluttuazioni casuali.

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Quale test posso usare per confrontare le pendenze di due o più modelli di regressione?
Vorrei testare la differenza in risposta di due variabili a un predittore. Ecco un esempio riproducibile minimo. library(nlme) ## gls is used in the application; lm would suffice for this example m.set <- gls(Sepal.Length ~ Petal.Width, data = iris, subset = Species == "setosa") m.vir <- gls(Sepal.Length ~ Petal.Width, data …
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Test per varianza finita?
È possibile verificare la finezza (o l'esistenza) della varianza di una variabile casuale dato un campione? Come null, {la varianza esiste ed è finita} o {la varianza non esiste / è infinita} sarebbe accettabile. Filosoficamente (e computazionalmente), questo sembra molto strano perché non ci dovrebbero essere differenze tra una popolazione …
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Come ottenere un valore p "complessivo" e una dimensione dell'effetto per un fattore categoriale in un modello misto (lme4)?
Vorrei ottenere un valore p e una dimensione dell'effetto di una variabile categoriale indipendente (con più livelli) - che è "complessiva" e non per ogni livello separatamente, come è l'output normale di lme4in R. È proprio come la cosa che la gente riferisce quando esegue un ANOVA. Come posso ottenerlo?
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Misure di somiglianza o distanza tra due matrici di covarianza
Esistono misure di somiglianza o distanza tra due matrici di covarianza simmetriche (entrambe aventi le stesse dimensioni)? Qui sto pensando ad analoghi alla divergenza di KL di due distribuzioni di probabilità o alla distanza euclidea tra vettori tranne che applicata alle matrici. Immagino che ci sarebbero parecchie misurazioni di somiglianza. …
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Ripetibilità informatica degli effetti da un modello più leggero
Mi sono appena imbattuto in questo documento , che descrive come calcolare la ripetibilità ( nota anche come affidabilità, nota anche come correlazione intraclasse) di una misurazione tramite la modellazione di effetti misti. Il codice R sarebbe: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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I gradi di libertà possono essere un numero non intero?
Quando uso GAM, mi dà DF residuo è (ultima riga nel codice). Cosa significa? Andando oltre l'esempio GAM, in generale, il numero di gradi di libertà può essere un numero non intero?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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Le ipotesi null e alternative devono essere esaustive o no?
Ho visto molte volte affermare che devono essere esaustivi (gli esempi in tali libri sono sempre stati impostati in modo tale, che lo erano davvero), d'altra parte ho visto anche molte volte libri che affermano che dovrebbero essere esclusivi ( ad esempio come e come ) senza chiarire il problema …
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Test di ipotesi di distribuzione - che senso ha farlo se non si riesce ad "accettare" la propria ipotesi nulla?
Vari test di ipotesi, come il test GOF, Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, ecc., Seguono questo formato di base:χ2χ2\chi^{2} H0H0H_0 : i dati seguono la distribuzione data. H1H1H_1 : i dati non seguono la distribuzione fornita. In genere, si valuta l'affermazione secondo cui alcuni dati dati seguono una determinata distribuzione e se si …
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